WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

МИШУКОВ АНДРЕЙ АНДРЕЕВИЧ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ РЕЧЕВОЙ РАЗБОРЧИВОСТЬЮ В МНОГОКАНАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ГОЛОСОВОЙ СВЯЗИ Специальности:

05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.

05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж 2012

Работа выполнена в Воронежском институте МВД России

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Дворянкин Сергей Владимирович.

Официальные оппоненты:

Душкин Александр Викторович, доктор технических наук, доцент, начальник кафедры управления и информационно-технического обеспечения Воронежского института ФСИН России Авсентьев Олег Сергеевич, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационной безопасности Воронежского института МВД России

Ведущая организация: Российский государственный гуманитарный университет (г. Москва)

Защита диссертации состоится «10» июля 2012 г. в 13 часов 00 минут в ауд. 215/1 корп. на заседании диссертационного совета Д 203.004.в Воронежском институте МВД России по адресу: 394065, г. Воронеж, Проспект Патриотов, дом

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского института МВД России.

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 394065, г. Воронеж, Проспект Патриотов, дом

Автореферат разослан «09» июня 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета: Голубинский Андрей Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время проблема защиты информации от несанкционированного доступа является одной из основных проблем современной человеческой деятельности.

По оценкам отечественных и зарубежных специалистов значительная часть передаваемой по общедоступным каналам электросвязи информации приходится на долю аудиовизуальной информации, важную часть которой составляют речевые сообщения. Задачи защиты и обработки речевой информации (РИ) занимают одно из ведущих мест в решении общей проблемы информационной безопасности.

Современное состояние проблемы защиты речевой информации (ЗРИ) характеризуется постоянным расширением арсенала средств негласного съема и перехвата акустических (речевых) сигналов, технические характеристики и способы применения которых, неуклонно совершенствуются. В связи с этим особый интерес представляют исследования, направленные на выявление принципиально новых подходов к защите РИ, позволяющих существенно усложнить процесс негласного съема акустических (речевых) сигналов (РС) с каналов голосовой связи.

Разработке и исследованию различных методов обработки и защиты речевой информации, определения разборчивости речевых сообщений, как основного показателя их защищенности, посвящено множество работ зарубежных и отечественных исследователей: Фанта Г., Фланагана Дж., Рабинера Р., Шафера Р., Продеуса А.Н., Калинцева Ю.К., Сапожкова М.А., Макарова Ю. К., Хорева А.А., Каргашина В.Л., Кириллова С.Н., Малинина Ю.И, Голубинского А.Н. и др.

Все алгоритмы и устройства защиты речевой информации можно разделить на 3 основные группы:

шифраторы, в которых осуществляется преобразование речевого сигнала в цифровую форму с последующей защитой по сложному криптографическому алгоритму;

скремблеры, в которых используется сложные операции преобразования исходного речевого сигнала в неразборчивый речеподобный в частотной и временной областях, при этом осуществляется постоянное изменение ключа речевого преобразования (РП) в ходе сеанса связи;

маскираторы, в которых используются относительно несложные операции преобразования над речевым сигналом в частотной и временной областях с целью введения неразборчивости, причем алгоритм самого технического закрытия РС в ходе сеанса связи не изменяется.

Последние обладают рядом неоспоримых преимуществ, как-то:

достаточно невысокая стоимость; относительно высокая стойкость;

максимальная оперативность; повышенное качество восстановленного сигнала; устойчивая работа на каналах среднего и низкого качества (за счет асинхронного режима); возможность работы в многоканальных системах (данная возможность требует дополнительных исследований). Поэтому интерес исследователей к созданию новых типов эффективных маскираторов постоянно растет и это объясняется следующими причинами.

Во-первых, прогресс в вычислительной технике вызвал резкое уменьшение массогабаритных характеристик устройств компьютерной телефонии, и прежде всего смартфонов, с различными функциями речевой обработки при наращивании их вычислительной мощности. Сегодня особый интерес представляют быстрые алгоритмы маскирования, адаптированные под большинство мобильных устройств и приложений, способные в режиме реального времени преобразовывать РИ в защищенный формат.

Во-вторых, многоканальность современной голосовой связи предопределяет право абонентов на выбор наиболее приемлемого канала речевого общения, обуславливает новые требования к защите РИ от НСД, прежде всего, при организации многосторонних аудио-видеоконференций и вебинаров, на которых обсуждаются вопросы, связанные с коммерческой, врачебной, служебной и другими видами тайн, относящимися к разряду конфиденциальной информации.

Удовлетворить требованиям современных групповых пользователей по защите конфиденциальной РИ, передаваемой по различным общедоступным каналам связи, таких как: проводная телефония, сотовые и компьютерные сети связи, довольно трудно. Тем не менее, это возможно осуществить на основе разрабатываемых в работе методов управления речевой разборчивостью (РР), реализованных в маскираторах РС на основе стандартных средств вычислительной техники.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена востребованной необходимостью разработки эффективных устройств маскирования речевых сообщений, обеспечивающих высокую степень защиты и скрытности передаваемой речевой информации от действий злоумышленника (ЗЛ).

Объектом исследования являются технологии моделирования систем защиты конфиденциальной речевой связи от умышленного несанкционированного доступа к защищаемой РИ.

Предметом исследования являются модели, методы и алгоритмы управления речевой разборчивостью с целью создания и применения новых типов эффективных речевых маскираторов для защиты конфиденциальной голосовой связи.

Целью диссертационного исследования является разработка и совершенствование математических моделей и методов управления речевой разборчивостью с последующим внедрением в создаваемых на их основе новых типах маскираторов речи, а также повышение эффективности защиты РИ от действий злоумышленника в многоканальных системах конфиденциальной голосовой связи.

Основные задачи исследования. В диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ существующих современных систем управления защитой речевой информации и особенностей их применения при конфиденциальной многосторонней речевой связи в общедоступных сетях и каналах голосовой связи (КГС).

2. Разработка модели угроз речевой информации при е передаче в общедоступных каналах и сетях голосовой связи.

3. Разработка математической модели преобразования РИ через изменение и обработку изображений амплитудных спектрограмм (графических образов – ГО) защищаемого РС с обратным переходом к его волновой реализации.

4. Разработка модели управления РР через рассечение – разнесение (сепарацию) речевой информации, изменение огибающей спектра и микширования РС с маскирующими квазигармоническими сигналами помехи, синхронизирующими процессы речевого маскирования.

5. Экспериментальное тестирование предложенных моделей и алгоритмов.

Методы исследования. Для решения задач исследования использованы методы математического моделирования, цифровой обработки сигналов и изображений, методы спектрального и корреляционного анализа, экспертного оценивания, теории информационной безопасности, теории управления. Общей методологической основой проведения исследования является системный подход.

Для проведения вычислительного эксперимента и получения первичных результатов оценки применялись существующие возможности программного продукта Matlab версии 7.8.0 и специализированного программного обеспечения «Лазурь» версии 2.0.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена модель модификации и обработки огибающей спектра РС и связанной с ней фонетической функцией (ФФ), отвечающей за РР, позволяющие моделировать работу известных, создавать и тестировать новые типы процедур речевого маскирования.

2. Предложен алгоритм защиты РИ посредством разделения ГО исходного РС с последующим синтезом на несколько речеподобных сигналов, имеющих заранее заданную разборчивость ниже определенной нормы, с дальнейшей модификацией ФФ и передачей каждой части исходного сообщения по различным независимым КГС, обратными преобразованиями и сборкой на приемном конце.

3. Сформулированы новые направления прикладных исследований в сфере защиты речевой информации, основанные на различных аспектах управления речевой разборчивостью в многоканальных системах и КГС.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и подходы к речевому маскированию – управлению РР, через изменение и обработку графических образов РС, позволят создать бюджетные устройства по защите конфиденциальной РИ в многопользовательских системах голосовой связи, сравнимые по стойкости к НСД с дорогими устройствами, использующими сертифицированные средства криптографической защиты.

Разработанное в процессе работы ПО речевого маскирования пригодно для массового применения в телефонных смартфонах на базе ОС «Андроид».

Кроме того, предложенные в работе подходы, за счет избыточности используемых КГС, позволят создавать системы голосовой связи с повышенной помехозащищенностью для использования в чрезвычайных ситуациях и охраны правопорядка.

Основные положения, выносимые на защиту:

математическая модель управления РР, за счет изменения ФФ через обработку спектральных огибающих, в процессе внутреннего и/или внешнего речевого маскирования на основе технологии образного анализасинтеза речи («звук – изображение – звук»), позволяющая моделировать работу традиционных и перспективных речевых маскираторов;

математическая модель управления РР через рассечение – разнесение (сепарацию) РИ путем рассечения-разнесения и обработки ГО РС (изображений узкополосных сонограмм), позволяющая реализовать совместно с методами изменения ФФ новые процедуры речевого маскирования с заданным уровнем остаточной разборчивости;

алгоритм зашиты речевой информации с обоснованием возможности его функционирования в многопользовательских системах голосовой связи посредством разделения образа исходного голосового сообщения, с последующим синтезом нескольких речеподобных сигналов, имеющих заранее заданную разборчивость ниже определенной нормы, с дальнейшей модификацией ФФ и передачей каждой части голосового сообщения по различным независимым каналам связи, обратными преобразованиями и сборкой на приемном конце;

Внедрение результатов работы. Основные результаты работы были использованы в Департаменте информационных технологий, связи и защиты информации МВД России. Теоретические и практические результаты, полученные в ходе выполнения диссертационного исследования, использованы в учебном процессе НИЯУ МИФИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана и РосНОУ, о чем имеются соответствующие акты внедрения.

Результаты исследований использовались в целевой НИР по теме:

«Образный анализ-синтез акустических (речевых) сигналов и его приложения к задачам обработки и защиты аудиовизуальной информации», шифр заявки «2010-1.1-214-032-079», Государственный контракт от 29 марта 2010 г. № 02.740.11.0655 в рамках ФЦП «Научные и научнопедагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы.

Результаты работы внедрены в виде ПО речевого маскирования для создания защищенных смартфонов на базе ОС «Андроид» в ООО «Новилаб Мобайл».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях: третьем Евразийском форуме:

Международные аспекты информационной безопасности – «ИнфофорумЕвразия», 2007 г.; конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям «ais-it’09», Москва, 2009 г.; шестом Евразийском форуме: Международные проблемы информационного взаимодействия и информационной безопасности «Инфофорум-Евразия», г. Москва, 2010 г.

Обоснованность и достоверность результатов диссертации определяется корректным применением использованных методов исследования. Достоверность основных положений диссертационной работы обеспечивается корректностью применения математического аппарата, доказанностью выводов, совпадением теоритических результатов с экспериментальными данными, успешной практической реализацией результатов в образовательной деятельности, апробацией на научнотехнических конференциях и семинарах, а также внедрением результатов в практическую деятельность ряда организаций.

Публикации. По основным положениям диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ: 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК; 3 тезиса докладов; отчет о научно-исследовательской работе; 2 статьи в профильных журналах.

Структура и объем работы. Диссертация содержит 152 страницы машинописного текста и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников. Основная часть диссертации содержит 142 страницы текста, 38 рисунков и 7 таблиц. Список источников включает 144 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы цели и задачи исследования, приведены научная новизна и практическая ценность работы, указаны положения, выносимые на защиту.

В первой главе выполнен анализ состояния проблемы обеспечения безопасности речевой информации в общедоступных каналах и сетях связи, также рассмотрены речевые технологии, применяемые в системах информационного обмена и безопасности.

В последние годы наблюдается интерес со стороны пользователей к защищенной от прослушивания голосовой конференцсвязи. Также нельзя не замечать повышенный интерес к видеоконференцсвязи со стороны высшего руководства страны и руководителей других звеньев. Однако эффективных и современных технологий защиты РИ от различного рода информационных угроз для мультимодальных систем голосовой связи пока не разработано.

В процессе рассмотрения различных технологий защиты речевых сообщений от прослушивания в общедоступных каналах и сетях голосовой связи были выделены три основных направления развития таких технологий.

Это аналоговое скремблирование, цифровые (криптографические) методы защиты и маскирование речи. Для решения поставленных задач в данной работе, наиболее целесообразным видятся технологии маскирования.

На рис. 1 показано сравнение современных технологий защиты конфиденциальных речевых сообщений с учетом особенностей современной голосовой связи. Как видно из рис. 1, маскираторы не занимают лидирующие положения среди «инструментов» по защите речевой информации, однако применяя новейшие устройства обработки речевой информации и перспективные алгоритмы описания РС, можно существенно повысить уровень защиты и качество восстановленного сигнала маскираторами.

Узкополосные устройства Широкополосные устройства цифрового закрытия речи цифрового закрытия речи Стратегический уровень защиты Комбинированное (частотное и Потенциальный уровень временное скремблирование) асинхроннных маскираторов Временное скремблирование Уровень защиты Тактический уровень защиты Частотное скремблирование Тональное маскирование Частотная инверсия Качество восстановленного сигнала Методы защиты речи Устройства защиты речи Рис. 1. Характеристики методов и устройств защиты речевой информации Для оценки уровня защиты речевых сообщений при передаче их по открытым каналам связи, предложено использовать показатели речевой разборчивости и критерии эффективности, разработанные для защиты РИ от утечки по техническим каналам в выделенных помещениях (см. табл. 1).

Указанные в табл. 1 показатели нормированных значений РР для ВП, предлагается применять для оценки эффективности защиты РС, передаваемых в каналах голосовой связи, сравнивая их текущую РР с нормой.

Для управления речевой разборчивости в многоканальных системах защиты конфиденциальных переговоров, было выдвинуто предположение о возможности разделения РС каждого из абонентов конфиденциальных переговоров на несколько частей с РР меньше заданной нормы и передачи каждой части по отдельному каналу связи.

При этом речевой сигнал каждого из абонентов конфиденциальных переговоров можно описать совокупностью, а иногда и как сумму нескольких речеподобных сигналов, каждый из которых имеет свою речевую разборчивость со значением менее заданного уровня (нормы) и может быть передан другому собеседнику по своему отдельному голосовому каналу.

Низкое качество Высокое качество Табл. 1. Технические каналы утечки речевой информации и критерии эффективности защиты выделенных помещений Критерий Технические каналы утечки Цель защиты эффективности информации защиты Скрытие факта ведения Прямой акустический, переговоров в акустовибрационный, акустооптический, Wп 10% выделенном акустоэлектрический, помещении (ВП) акустоэлектромагнитный Скрытие предмета --//-- Wп 20% переговоров в ВП Скрытие содержания --//-- Wп 30% переговоров в ВП Скрытие содержания Прямой акустический без применения Wп 40% переговоров в ВП технических средств (непреднамеренное прослушивание) Такой отдельный речевой сигнал, будучи потенциально перехваченным в одном из контролируемых каналов связи, уже не будет понятен нарушителю. У легального же пользователя на приемном конце все полученные по разным маршрутам элементарные сигналы снова сшиваются по определенным правилам в один, теперь уже разборчивый сигнал.

Организационно-техническая модель такой защищенной голосовой связи для одновременно используемых 4-х каналов (три сотовых оператора «большой тройки» плюс канал VoIP) показана на рис. 2 и может быть расширена на большее число абонентов.

Р`с A Рс 1 A Рс Р`с t t A Р`с A A A Рс t t Р`с A A t Рс t t Р`с A A Рс t t Рс Р`с Микрофон GSM – Микрофон GSM – Рс 2 Р`с Сеть связи GSM – GSM – общего Ноутбук пользования Динамик Р`с Рс 3 Персональный Динамик Компьютер GSM – 3 GSM – Р`с Рс Yota Yota (WiMAX [LTE]) (WiMAX [LTE]) Рис. 2. Общая схема многоканальной системы маскированной речевой связи Математическая модель в общем виде, описывающая схему многоканальной системы маскирования речевой информации представлена в (1), (2) и (3):

S(t) (t) (1) S k k где, k – номер канала голосовой связи.

Введем понятия внешнего и внутреннего маскирования. Для первого:

Sk (t) k (t) Sk (t) Nk (t) k (t) Sk (t) k (t) Nk (t) Sk (t) (2) где, Sk (t) – исходный сигнал, k (t) – маскированный сигнал, смешанный с помехой, Sk (t) – демаскированный сигнал, Nk (t) – внешняя помеха.

С помощью процессов 2-го типа можно создавать системы ЗРИ с преобразованием спектральных характеристик исходной речи. Например, данный вид маскирования может имитировать различные способы инверсии спектра РС, частотных перестановок и т.п.

Sk (t) k (t) MSk (w,t) k (t) Sk (t) M k (w,t) (3) где, MSk (w,t) – функция частотно-временного преобразования с целью маскирования речевых сигналов, M k (w,t) – обратная функция (демаскирование).

Тогда критерием защиты РИ будет являться (4):

Wsk Wn, (4) где Wsk – разборчивость РС в одном КГС, а Wn – значение нормы РР.

Сформированы основные требования к перспективным видам маскираторов речи с возможностью адаптации к системам конфиденциальной голосовой связи, построенных с их использованием.

Для создания нового типа маскираторов требуется разработка функций управления речевой разборчивостью для регулирования и контроля потенциальной разборчивости в канале передачи речевой информации.

В рамках проведенных работ по анализу перспектив развития современных систем защищенной голосовой связи, выявлена необходимость дальнейших исследований технологии образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов, уточнения модели РС, создания специализированной компьютерной системы синтеза речеподобных сигналов по изображениям узкополосных спектрограмм.

Во второй главе проведены исследование методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов.

Отмечено, что речевые вокализмы играют существенную роль в процессах формирования и маскирования смыслового содержания речевого сигнала, его восстановления из шумов, помех и в других важных приложениях защиты речевой информации. В этих приложениях вокализованный участок в частотно-временной области удобно представлять в виде модуляции гармонической структуры обертонов формантной огибающей спектра:

K, (5) S(t) (t) coskt a k kгде ak (t) – амплитуда -й гармоники основного тона; 2f ;

k.

i k f – частота основного тона; – номер гармоники, обертона.

.

i Для математического описания как вокализованных, так и иных коротких участков речевых сигналов предложено применять уточненную Гауссовскую модель, где РС представлен суперпозицией элементарных узкополосных квазигармонических сигналов:

KrR s(t) et /tk cos(0kt 0k ) sn (t) A k k, (6) где Ak – соответствующая амплитуда k-ой гармоники; tk – коэффициент затухания амплитуды k-ой гармоники; 0k, 0k – соответственно центральная частота и начальная фаза KrR узкополосных сигналов составляющих звуковой сигнал; предполагаем, что функция ошибки представления или шума на шаге анализа-синтеза rR стремится к 0.

Результаты исследований показали, что данные, необходимые для расчета параметров узкополосных сигналов – {Ak, 0k, 0k}t=rR., составляющих звучание исследуемого звука, могут содержаться в динамических спектральных развертках аудиосигнала, в виде амплитудно-частотнофазовых характеристик локальных максимумов, находимых на модулях текущего спектра с заданным шагом наблюдения (анализа) по времени и по частоте. Эти временные развертки модулей кратковременных спектров будут составлять столбцы формируемых изображений динамических спектрограмм при построении и использовании ГО звуков и речи.

Определены следующие оптимальные параметры работы системы образного анализа-синтеза сложных аудиосигналов (речи и помех): N>1024;

Fs=8000Гц; R<10мс; К<64. При указанных значениях экономия вычислений в синтезирующей части достигает одного порядка по сравнению с БПФ.

Результатом исследований явилась экспериментально подтвержденная реализуемость предложенной математической модели речевого сигнала, выражаемого суммой ограниченного числа узкополосных сигналов на коротких временных интервалах. Речевой сигнал, проанализированный и синтезированный по представленным моделям и алгоритмам, звучит разборчиво и узнаваемо.

В третьей главе оценивается возможность построения различных технологий асинхронного маскирования речевого сигнала. Особое внимание уделяется модификации динамической огибающей речевого сигнала и связанной с ней фонетической функцией, которая представляется в виде:

|S (, t )| P (, t ) log , t |S ( )| (7) Здесь |S| – модуль спектральной плотности речевого сигнала в моменты времени t и t- на определяющей (средней) частоте, соответствующей равноартикуляционной частотной полосе; в стандартной частотной полосе канала тональных частот Птч= 0,3...3,4 кГц.

Проведенные в компьютерной системе, показанной на рис. 3, эксперименты по речевому маскированию за счет изменения ФФ, в частности по разделению ГО РС на гармоническую и формантную составляющие, с инверсией и сдвигом последней, показали возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при возможном перехвате ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями фонетической функции на передающем и приемном концах каналов связи.

Показано также, что эффективные процедуры управления разборчивостью речи в асинхронных маскираторах через изменение фонетической функции возможны к внедрению только на основе технологий образного анализа-синтеза речи, рассмотренных в главе 2 диссертации.

Рис. 3. Компьютерная система маскирования и демаскирования РС На предложенной системе (рис. 3) также исследована возможность микширования исходного РС с помехой, лежащей в той же полосе частот.

Зная характер изменения и вид помехи, на приемном конце, защищенного канала речевой связи осуществляется ее нейтрализация с дополнительной очисткой и усилением восстановленного речевого сигнала. Так, на рис. 4 и 5, показаны результаты удаления из полезной смеси квазигармонической помехи, значительно превышающей по уровню энергии РС, полученные с применением авторского программного модуля генерации аудиосигналов с заданными свойствами и шумоочистки, встроенном в СПО “Лазурь”.

Динамическая огибающая РС, восстановленного без учета исходных значений фазового спектра, совпадает с динамической огибающей исходного РС и РС, восстановленного с учетом фазовых значений.

Подобный вид помехи может также применяться в качестве пилотсигнала для синхронизации процессов маскирования-демаскирования РС, передаваемого по некачественным КГС с частичной задержкой и потерей РИ.

A A t t t t Рис. 4. Маскирование речи Рис. 5. Демаскирование речи с квазигармонической помехой квазигармонической помехой (постановка мощной помехи в (снятие помехи из полезной РС) смеси на приемном конце КГС) Рассечение-разнесение ГО РС в частотно-временной области можно проводить с использованием сведений о границах равноартикуляционных полос. Тогда можно прогнозировать остаточную разборчивость в каждом отдельном речеподобном сигнале. Пример разбиения РС на речеподобные, используя сведения о полосах равной разборчивости показан в табл. 2.

Табл. 2. Полосы равной РР и пример их разбиения на группы в канале ТЧ Метод Покровского Метод Калинцева Метод Сапожкова Номер Верхняя и Ширина Верхняя и Ширина Верхняя и Ширина полосы нижняя полосы, нижняя полосы, нижняя полосы, частоты, Гц Гц частоты, Гц Гц частоты, Гц Гц 1. 100-420 320 70-275 205 200-330 12. 420 -570 150 275-400 125 330-465 13. 570-710 140 400-520 120 465-605 14. 710-865 155 520-645 125 605-750 15. 865-1030 165 645-775 130 750-900 16. 1030-1220 190 775-915 140 900-1060 17. 1220-1410 190 915-1065 150 1060-1230 18. 1410-1600 190 1065-1230 165 1230-1410 19. 1600-1780 180 1230-1410 180 1410-1600 110. 1780-1960 180 1410-1610 200 1600-1800 211. 1960-2140 180 1610-1840 230 1800-2020 212. 2140-2320 180 1840-2100 260 2020-2260 213. 2320-2550 230 2100-2410 310 2260-2530 214. 2550-2900 350 2410-2800 390 2530-2840 315. 2900-3300 400 2800-3300 500 2840-3200 316. 3300-3660 360 3300-3900 600 3200-3630 4Показано, что разбивать на группы (субполосы) полосы равной РР можно в различных комбинациях. С учетом современных методов компьютерной шумоочистки и ЦОС, по настоящему защищенной от прослушивания следует считать такую маскируемую шумами и помехами речь, в ГО которой не наблюдаются ни «следы» узкополосных составлющих, ни «следы» связанной с ними фонетической функции или динамической огибающей спектра, по которым искаженная речь, в принципе, может быть ЗЛ реконструирована, а ее разборчивость восстановлена.

В четвертой главе приведены результаты натурных экспериментов по управлению РР в системах голосовой связи. Описан состав используемых программно-технических средств и стенд по управлению РР.

Эксперимент проводился в целях подтверждения методов маскирования речевых сигналов описанных в главах 2 и 3 диссертации.

На собранном стенде проведен анализ совмещения различных комбинаций полос равной разборчивости, а также анализ значений текущей разборчивости различных фрагментов РС, определенных экспертами.

Результаты исследований с учетом погрешности измерений удовлетворительно согласуются с данными расчетов. Результаты натурных испытаний показали работоспособность предложенных подходов и методов маскирования.

Практически реализуемая модель с использованием предложенных подходов к речевому маскированию показана на рис. 6 и 7.

W1 = 100% W1 = 100% SIM Канал SIM Канал связи № связи № Канал Канал связи № связи № SIM 2 SIM W2 = 100% W2 = 100% Рис. 6. Двухканальная помехоустойчивая передача РС с использованием образного анализа-синтеза речи Канал связи № 1 (W1 30%) SIM 1 SIM SIM 2 SIM Канал связи № 2 (W2 30%) Рис. 7. Двухканальное техническое закрытие РС с использованием речевого маскирования на основе образного анализа-синтеза речи В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы, а также представлены выводы, полученные в ходе выполнения работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ На основании теоретических и экспериментальных исследований, проведенных в работе, можно сделать следующие выводы:

1. Показано, что основой разрабатываемых компьютерных технологий систем защиты (маскирования/демаскирования) конфиденциальных речевых сообщений через управление их разборчивостью может являться технология образного анализа, заключающаяся в переходе от волнового представления РС к изображению динамических узкополосных спектрограмм – графических образов (ГО), их обработке методами цифровой обработки изображений для решения прикладных задач и обратном переходе (синтезе) от нового изображения к новой волновой форме. Такая технология лучше всего может подойти для организации многоканального асинхронного маскирования РС.

2. Показано, что удобными универсальными математическими описаниями речевого сигнала для проведения моделирования процессов управления РР в создаваемых маскираторах речи могут служить матрицы изображений динамического амплитудного спектра, опорными значениями на которых являются частотные позиции, амплитуды и фазы точек локальных максимумов (ЛМ) на каждом частотно-временном срезе. По указанным значениям ЛМ могут быть весьма точно восстановлены узкополосные составляющие сложного аудиосигнала (речи) и сам сложный аудиосигнал.

3. В качестве алгоритмической основы получения графических образов АС (РС) предложено использовать кратковременный Фурье анализ и синтез с суммированием и накоплением, для которого обоснован выбор функции взвешивающего окна в виде усеченного окна Гаусса, как обладающего наименьшими артефактами в виде боковых лепестков, по сравнению с Фурье-образами других оконных функций.

4. Для перехода от графических образов к новым волновым формам РС предложено использовать синтез по уточненной Гауссовской модели для всех участков речевого сигнала.

5. Проведенные эксперименты показали возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при угрозе перехвата ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями ФФ на передающем и приемном концах каналов связи. Указанные процедуры управления РР в асинхронных маскираторах позволяют моделировать работу как всех типов существующих известных маскираторов, так и создаваемых новых, доселе неизвестных.

6. В качестве новых маскираторов РС предложено использовать модель управления РР через рассечение-разнесение (сепарацию) РИ путем рассечения-разнесения и обработки ГО РС, позволяющая реализовать совместно с методами изменения РР новые процедуры речевого маскирования с заданным уровнем остаточной разборчивости.

7. Проведенные эксперименты подтверждают работоспособность алгоритмов маскирования и управления разборчивостью речи и согласуются с теоритическими данными.

Основные публикации по теме диссертации В изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России 1. Мишуков А.А. Моделирование и генерация сигналов речевых вокализмов в приложениях оценки защищенности речевой информации / С.В. Дворянкин, А.А. Мишуков, С.Б. Козлачков, А.С. Фень // Проектирование и технология электронных средств. Владимир: Изд-во Владимирского государственного университета. 2007. №4. C. 3337.

2. Мишуков А.А. Асинхронное маскирование речевой информации:

состояние и перспективы / А.А. Мишуков // Проектирование и технология электронных средств. Владимир: Изд-во Владимирского государственного университета. 2008. №3. C. 2428.

3. Мишуков А.А. Маскирование речевой информации: перспективные методы и средства / С.В. Дворянкин, А.А. Мишуков // Спецтехника и связь, 2009. №3. С. 4651.

4. Мишуков А.А. Сепарация и маскировка речевых сообщений в многоканальных системах конфиденциальной голосовой связи / С.В. Дворянкин, А.А. Мишуков // Спецтехника и связь, 2011. №1. С. 4047.

Публикации в других изданиях 5. Мишуков А.А. Обзор систем автореферирования общего профиля / А.А. Мишуков // Информационное противодействие угрозам терроризма.

Таганрог: Изд-во Таганрогского государственного радиотехнического университета, 2005. №4. С. 3435.

6. Мишуков А.А. О требованиях по защите информации от несанкционированного доступа к телефонным сетям / А.А. Мишуков // Итоги Третьего Евразийского форума: Международные аспекты информационной безопасности – «Инфофорум-Евразия». 2007. C. 1.

7. Мишуков А.А. Защита конфиденциальных переговоров методами образного анализа-синтеза речи / С.В. Дворянкин, А.А. Мишуков, А.С. Фень // Вестник Российского нового университета, №2, Москва: Российский новый университет, 2009. №2. C. 116123.

8. Дворянкин С.В., Мишуков А.А. Основные направления развития маскираторов речи / С.В. Дворянкин, А.А. Мишуков // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «ais-it’09». Москва: Физико-математическая литература, 2009. C. 430431.

9. Мишуков А.А. Особенности и проблема защиты современных систем голосовой связи в ситуационно-кризисных центрах / С.В. Дворянкин, А.А.

Мишуков, А.А. Модестов // Шестой Евразийский форум: Международные проблемы информационного взаимодействия и информационной безопасности «Инфофорум-Евразия». М., 2010. C. 1.

10. Мишуков А.А. Образный анализ-синтез акустических (речевых) сигналов и его приложения к задачам обработки и защиты аудиовизуальной информации / С.В. Дворянкин, В.А. Минаев, А.А. Мишуков [и др.] // Проведение научных исследований коллективами научно-образовательных центров в области технических наук по следующим научным направлениям:

обработка, хранение, передача и защита информации. М., 2010. C. 1125.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.